基金甄选系列（1）：主动股基的因子精选

金2024-06-16 融 工金融工程专题报告 程专题报 告基金甄选系列（1）——主动股基的因子精选 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 太E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 平执业资格证书编码：S1190522090001 洋 证研究助理：孙弋轩 券电话：18910596766 股E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 份一般证券业务登记编码：S1190123080008 有限公司证券研究报告 内容摘要 本文作为基金甄选系列的第一篇，主要针对主动股票型基金进行因子打分筛选并季度调仓。近年来，我国公募基金数量与规模持续增加，面对海量基金，多因子选基势在必行。后续我们或将针对不同类型的基金测试相应的有效因子，构建能够长期获得稳定超额的FOF组合。 单因子测试：本文从收益、风险、选股择时能力以及规模等9个大类指标出发，共计测试了110个基金因子。通过对比各个因子的季度RankIC均值、RankICIR、RankICt值以及RankIC胜率，并对所有因子进行分层测试，挑选出有效性与稳定性较好的因子。在这里，我们选出了Sharpe回归Alpha稳定性_近4个季度、Sharpe回归Alpha均值_近4个季度、Fama-French回归Alpha均值_近4个季度以及基金规模四个表现优秀的因子。 因子复合：我们运用施密特正交化方法对4个因子进行正交化处理，以便消除因子之间的共线性问题。通过对正交化处理后因子做等权配置得到复合因子。经因子测试，该复合因子的季度RankIC均值、RankICIR、RankICt值以及RankIC胜率分别为13.09%、0.93、5.91、77.50%，并且因子分层回测的结果显示出复合因子明显的单调性，多空累计收益高达135.26%。因此，整体来看，复合因子在因子有效性和稳定性方面优于其他单个因子。此外，利用复合因子进行季度选基得到的季度TOP20主动股基组合累计收益高达483.18%，年化19.86%；与偏股混合型基金指数相比，获得累计超额收益362.47%，年化超额17.03%。 基金优选：运用复合因子打分的方式，筛选出24Q2需持仓的TOP20主动股基组合，该组合在2024/3/29-2024/6/7期间获得5.76%的绝对收益，累计超额4.70%。在考虑调仓成本后，组合绝对收益为5.565%。为了降低成本，我们通过对TOP20组合设置0.5缓冲系数的方式，控制基金组合季度换手率，从而降低基金组合的季度调仓成本，控制换手率并考虑成本的基金组合获得5.635%的绝对收益，略高于未控制换手率的基金组合（5.565%）。最后，我们精选10只基金构建FOF组合，同区间绝对收益达9.31%，累计超额8.26%。在季度末，我们会根据因子打分结果，重新筛选出下一个季度需要持仓的TOP_N主动股基并构建FOF组合。 内容目录 一、公募基金市场概况4 二、多因子选基流程与基金池介绍4 （一）多因子选基流程4 （二）基金池介绍5 三、单因子测试5 （一）因子池介绍5 （二）因子预处理9 （三）因子测试结果10 四、多因子复合15 五、基金优选19 六、小结22 七、风险提示24 投资评级说明2 1、行业评级2 2、公司评级2 销售团队2 图表目录 图表1我国公募基金数量与规模变化（2013.12.31-2024.03.31）4 图表2多因子选基流程5 图表3选基因子池介绍6 图表4单因子测试结果10 图表5SHARPE回归ALPHA稳定性_近4个季度因子分层回测结果13 图表6SHARPE回归ALPHA稳定性_近4个季度因子单调性13 图表7SHARPE回归ALPHA均值_近4个季度因子分层回测结果14 图表8SHARPE回归ALPHA均值_近4个季度因子单调性14 图表9FAMA-FRENCH回归ALPHA均值_近4个季度因子分层回测结果14 图表10FAMA-FRENCH回归ALPHA均值_近4个季度因子单调性14 图表11基金规模因子分层回测结果15 图表12基金规模因子单调性15 图表13正交化前因子之间相关性16 图表14正交化后因子之间相关性16 图表15复合因子测试结果16 图表16复合因子分层回测结果17 图表17复合因子单调性17 图表18因子选基TOP_20组业绩曲线17 图表19因子选基TOP_20组业绩指标（2013/12/31-2023/12/31）18 图表2024Q2持仓主动股基TOP20基本信息19 图表2124Q2持仓主动股基TOP20业绩表现（2024.03.29-2024.06.07）19 图表2224Q2持仓主动股基TOP20基本信息（控制换手率）21 图表2324Q2持仓主动股基TOP20业绩表现（控制换手率）（2024.03.29-2024.06.07）21 图表2424Q2持仓主动股基TOP10基本信息23 图表2524Q2持仓主动股基TOP10业绩表现（2024.03.29-2024.06.07）23 一、公募基金市场概况 近些年，我国公募基金市场发展迅速，截至2024年1季度末， 我国公募基金共计11729只，规模29.21万亿。面对海量且持续增长的基金，单纯依靠定性选基如同大海捞针。众所周知，股票数量远小于基金数量且增长速度慢，运用多因子选股都较为普遍，那么对于数量如此庞大的基金来说，运用多因子选基也是势在必行。 图表1我国公募基金数量与规模变化（2013.12.31-2024.03.31） 14000 35.00 1200030.00 1000025.00 800020.00 600015.00 400010.00 20005.00 0 201320142015201620172018201920202021202220232024 0.00 数量(只)规模(万亿元)(右) 资料来源：Wind，太平洋研究院 二、多因子选基流程与基金池介绍 （一）多因子选基流程 本文采用多因子模型对基金进行定量化筛选。通过单因子测试筛选出对于基金未来收益具有较强且稳定预测能力的因子，并通过复合因子打分的方式优选一定数量的基金构建FOF组合，以期获得超过基准的稳定的超额收益。 图表2多因子选基流程 资料来源：Wind，太平洋研究院 （二）基金池介绍 本文主要针对主动股票型基金进行多因子筛选，因此我们将普通股票型、偏股混合型以及高仓位灵活配置型（过去四个报告期权益仓位均值>60%）定义为主动股票型基金并纳入样本基金池。 具体来看，样本基金池的筛选标准为： 1、基金类型：普通股票型、偏股混合型、高仓位灵活型（只考虑初始、非定开以及开放申赎基金） 2、成立年限：基金成立年限超过5年 3、基金规模：基金规模超过2亿元 三、单因子测试 （一）因子池介绍 本文从收益、风险、选股择时能力以及规模等9个大类指标出发， 共计测试了110个基金因子。需要说明的是，基金只有在半年报和年报才会公布全部持股以及权重，因此在计算诸如持有人结构指标、持仓行业稳定性等相关指标时可能会存在一定的时滞。另外，整个测试因子的过程，需要严格避免未来数据的使用。 图表3选基因子池介绍 大类指标 因子名称 因子说明 因子方向 收益及风险指标 收益率_近1季度、半年、1年、3年 历史区间内基金复权净值累计涨跌幅 + 年化波动率_近1季度、半年、1年、3年 历史区间内基金日频复权净值涨跌幅标准差的年化值 - 最大回撤_近1季度、半年、1年、3年 历史区间内基金最大回撤 - 年化下行波动率_近1季度、半年、1年、3年 只考虑历史区间内收益率小于0时的 标准差 - 风险调整后收益指标 年化Sharpe比率_近1季度、半年、1年、3年 超额收益率/年化波动率 + Calmar比率_近1季度、半年、1年、3年 年化收益率/区间最大回撤 + 年化Sortino比率_近1季 度、半年、1年、3年 超额收益率/年化下行波动率 + 选股能力指标 Sharpe回归Alpha_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅为因变量，巨潮风格（大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值）指数为自变量进行回归的截距即为该区间内剔除风格影响 之后的Alpha + Sharpe回归Alpha均值_近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度回归得到的Alpha的均值 + Sharpe回归Alpha稳定性_近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度 回归得到的Alpha的标准差 + Fama-French回归Alpha_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，市场因子（Wind全A-无风险利率）、市值因子（小盘指数-大盘指数）、账面市值比因子 （价值指数-成长指数）为自变量进 + 行回归的截距即为该区间内剔除风格影响之后的超额收益 Fama-French回归Alpha均值 _近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度回归得到的Alpha的均值 + Fama-French回归Alpha稳定 性_近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度 回归得到的Alpha的标准差 + Carhart回归Alpha_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，市场因子（Wind全A-无风险利率）、市值因子（小盘指数-大盘指数）、账面市值比因子 （价值指数-成长指数）、动量因子 （绩优股指数-亏损股指数）为自变量进行回归的截距即为该区间内剔除风格影响之后的超额收益 + Carhart回归Alpha均值_近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度回归得到的Alpha的均值 + Carhart回归Alpha稳定性_ 近2季度、3季度、4季度 以季度为周期进行回归，取N个季度 回归得到的Alpha的标准差 + T-M选股能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量基金的选股择时能力，α显著>0有选 股能力 + H-M选股能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量基金的选股择时能力，α显著>0有选 股能力 + C-L选股能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量基金的选股择时能力，α显著>0有选 股能力 + 择时能力指标 T-M择时能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量 - 基金的选股择时能力，γ显著>0有择时能力 H-M择时能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量基金的选股择时能力，γ显著>0有择 时能力 - C-L择时能力_近1季度、半年、1年 以基金日频复权净值涨跌幅扣减无风险利率为因变量，Wind全A作为市场基准，在历史区间内进行回归来衡量基金的选股择时能力，γ>β有择时能 力 - 持仓特征指标 持股集中度 最近报告期公布的前十大重仓股占总 股票投资市值的比例 - 权益仓位_近1季度 最近报告期公布的股票投资市值占基金净值的比例 - 权益仓位均值_近2、3、4个季度 最近几个报告期的权益仓位均值 - 权益仓位稳定性_近2、3、4个季度 最近几个报告期的权益仓位标准差 + 持仓行业集中度 最近报告期前三大行业占总股票投资市值的比例 + 持仓行业稳定性 最近两个报告期（半年、年）30个中 信一级行业的标准差之和 + 持仓规模风格稳定性 最近两个报告期（半年、年）对数持仓市值的标准差 - 持仓成长/价值风格稳定性 最近两个报告期（半年、年）风格系数的标准差 - 持仓风格稳定性 规模风格稳定性+成长/价值